5月24日，经济学院高级经济学讲座于中心校区知新楼B336举行，美国范德堡大学经济系讲座教授YuyaSasaki受邀作题为“Standard Errors for Two-Way Clustering with Serially Correlated Time Effects”的报告。论坛由经济学院副教授刘彦伯主持，部分师生参会。

报告主要提出了改进的标准误差和双向聚类面板的渐近分布理论。首先，报告指出其提出的估计量和理论允许常见时间效应中的任意序列依赖性。而现有的双向方法，包括Cameron、Gelbach和Miller（2011年）流行的双向聚类标准误差和Menzel（2021年）的聚类自引导方法，都排除了这种依赖性。同时，报告阐述了其渐近分布理论是第一个允许观测值之间存在这种相互依赖性的理论。在弱正则性条件下，报告证明了最小二乘估计量是渐近正态的，提出的方差估计量是一致的，并且t-比率是渐近标准正态的。基于仿真证据，报告表明与现有方法相比，其提出的标准误差构建的置信区间获得了优越的覆盖性能。最后，报告在标准Fama-Franch三因素回归的实证应用中说明了所提出方法的相关性。

Yuya Sasaki教授,现任美国范德堡大学Brian and Charlotte Grove经济学讲座教授,并担任计量理论权威期刊Journal of Business and Economic Statistics、Econometric Reviews副主编。

文|姚雅君